Блог :: Как выбрать масштаб сборной модели ?
Масштабы сборных моделей
Как известно, в стендовом моделизме используется определенная шкала масштабов и связано это с историей 400-летней давности задолго до изобретения самолетов и автомобилей. Но корабли тогда уже были. И вот в Англии еще в XVII веке было принято перед строительством кораблей выполнять их точную модель. Это был и генеральный чертеж, и план всех кораблей, которые потом строились на основании созданной модели. А так как англичане измеряют размеры в футах и дюймах, то и размеры их моделей выбирались соответственно: 1 фут за дюйм или 1 фут за 2 дюйма и так далее. Традиция перешла в современное моделирование и т.к. фут в 12 раз меньше дюймов, то и масштабы современных моделей обычно бывают кратны 12.
Масштабы сборных моделей самолетов
Для моделей самолетов это масштабы 1/144, 1/72, 1/48, 1/24 и даже 1/6. Самый популярный сегодня масштаб для самолетов – 1/72. В этом размере выполняется большинство моделей.
Более мелкий масштаб (1/144) используют для крупных машин, например, для тяжелых бомбардировщиков времен Второй мировой войны или для современных пассажирских самолетов.
Более крупный масштаб 1/48 сейчас начинают использовать чаще – в нем лучше видны детали, он требует более скрупулезной проработки. Если вы посмотрите модели последних лет таких компаний, как AIRFIX, HASEGAWA, ITALERI,ICM, вы увидите, что масштаб 1/48 стал там встречаться чаще.
Как ни странно, но для моделей кораблей масштабы со времен старинного английского флота значительно изменились. Вы, конечно, и сегодня можете встретить модель немецкой подводной лодки 1940-х годов в масштабе 1/144 или советский авианосец в масштабе 1/720. Но самые частые масштабы сегодня – это 1/1200, 1/700, 1/600, 1/400, 1/350. Как видно, далеко не все из них кратны 12, но некоторая дань традиции все-таки остается. Пожалуй, модели морского флота имеют самое большое разнообразие масштабов, в которых они выполняются.
Военная техника, имея меньший размер, масштабы моделей предполагает побольше. Здесь чаще всего встречаются масштабы 1/35 и 1/76. Однако и в этой сфере происходят изменения и последнее время все чаще применяется масштаб 1/72. Самый мелкий используемый для бронетехники масштаб – 1/87, в котором работает и несколько известных компаний, такие как ROSO и TRIDENT.
Масштабы моделей автомобилей
У моделей автомобилей линейка масштабов гораздо шире: 1/12, 1/18, 1/20, 1/24, 1/25, 1/32, 1/87, а для мотоциклов их всего два: 1/8 и 1/12. Возможно, вы встречали автомобили другого масштаба: 1/43. Действительно, он принят в России, но не для сборных моделей, а только для коллекционных отдельных вариантов.
Железнодорожный транспорт
С моделями железнодорожного транспорта случилось то, чего не было ни с каким другим направлением стендового моделирования. В середине ХХ века любители именно этого вида транспорта объединились и создали международную федерацию любителей железных дорог.
Именно в этой федерации из всех разнообразных видов масштабов выбрали несколько, по которым теперь и выпускаются поезда и паровозы. При этом было решено не принимать во внимание разницу в ширине колеи в разных странах: колею всегда принимают по западному образцу, даже если изготавливают советский паровоз (143,5 см, а не как в России 152,5). А сами масштабы теперь приняты такие: 1/32, 1/45, 1/87, 1/120, 1/160, 1/220. Устаревшим, но допустимым считается масштаб 1/64.
Федерация поработала не только с масштабами, но приняла определенные правила моделирования к разным нюансам железнодорожных моделей: вид сечения рельсов, опор у тележек и пр.
Поэтому сегодня, выбирая, в каком масштабе выполнять ту или иную модель, всегда можно посмотреть линейку общепринятых масштабов и выбрать тот, который лучше всего подойдет для конкретного самолета, автомобиля или корабля.
Изменить масштаб (Управление данными)—ArcMap | Документация
- Сводка
- Использование
- Синтаксис
- Пример кода
- Параметры среды
- Информация о лицензиях
Сводка
Изменяет размер растра путем задания коэффициентов масштаба по x и y.
Использование
Размер выходных данных умножается на масштабный коэффициент для направлений x и y. Количество колонок и рядов остается одинаковым во время этого процесса, но размер ячеек умножается на масштабный коэффициент.
Масштабный коэффициент должен быть положительным.
Коэффициент масштаба больше 1 означает, что масштаб изображения будет изменен на большее измерение, что приведет к большему экстенту из-за большего размера ячейки.
Коэффициент масштаба меньше 1 означает, что масштаб изображения будет изменен на меньшее измерение, что приведет к меньшему экстенту из-за меньшего размера ячейки.
Вы можете сохранить выходные данные в формат BIL, BIP, BMP, BSQ, DAT, Esri Grid, GIF, IMG, JPEG, JPEG 2000, PNG, TIFF, MRF, CRF или набор растровых данных любой базы геоданных.
При хранении набора растровых данных в файле JPEG файле JPEG 2000 или базе геоданных, вы можете указать Тип сжатия и Качество сжатия в Параметрах среды.
Синтаксис
arcpy.management.Rescale(in_raster, out_raster, x_scale, y_scale)
| Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_raster | Входной растр. | Mosaic Layer; Raster Layer |
out_raster | Выходной набор растровых данных. При сохранении набора растровых данных в формате файла, вы должны указать соответствующее расширение:
При сохранении набора растровых данных в базе геоданных расширение файла к имени набора растровых данных добавлять не нужно. При хранении набора растровых данных в файле JPEG, файле JPEG 2000 файле TIFF или базе геоданных, вы можете указать Тип сжатия и Качество сжатия в Параметрах среды геообработки. | Raster Dataset |
x_scale | Масштабный коэффициент, на который будет умножен размер ячейки по x. Коэффициент должен быть больше нуля. | Double |
y_scale | Масштабный коэффициент, на который будет умножен размер ячейки по y. Коэффициент должен быть больше нуля. | Double |
Пример кода
Изменить масштаб. Пример 1 (окно Python)
Пример скрипта Python для инструмента Rescale.
import arcpy
arcpy.Rescale_management("c:/data/image.tif", "c:/output/rescale.tif", "4", "4")
Изменить масштаб. Пример 2 (автономное окно)
Это пример скрипта Python для инструмента Rescale.
##====================================
##Rescale
##Usage: Usage: Rescale_management in_raster out_raster x_scale y_scale
import arcpy
arcpy. env.workspace = r"C:/Workspace"
##Rescale a TIFF image by a factor of 4 in both directions
arcpy.Rescale_management("image.tif", "rescale.tif", "4", "4")
env.workspace = r"C:/Workspace"
##Rescale a TIFF image by a factor of 4 in both directions
arcpy.Rescale_management("image.tif", "rescale.tif", "4", "4")
Параметры среды
- Сжатие
- Текущая рабочая область
- Экстент
- Географические преобразования
- NoData
- Выходное ключевое слово CONFIG
- Выходная система координат
- Коэффициент параллельной обработки
- Пирамидные слои
- Статистика растра
- Метод пересчета
- Временная рабочая область
- Растр привязки
- Размер листа
Информация о лицензиях
- Basic: Да
- Standard: Да
- Advanced: Да
Связанные разделы
Выбор масштаба для графика
Масштаб, выбранный для оси графика, оказывает существенное влияние на то, как аудитория интерпретирует сообщение, и является важной частью оптимизации визуализации данных. Здесь мы рассмотрим общие проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по финансовому планированию и анализу при выборе осей диаграммы, и изложим рекомендации по передовому опыту.
- Диапазон делений на каждом масштабе, включающий диапазон всех данных для построения графика
- Стремление к тому, чтобы шкалы были одинаковыми на всех графиках составной панели для простоты интерпретации аудиторией
- Необходимость включения определенного значения (например, нуля) в шкалу
- Необходимость диаграммы надлежащим образом отображать ключевые тенденции в данных (часто искаженные аномалиями)
- Желание, чтобы точки данных не отображались на осях
Различные типы диаграмм кодируют данные по-разному, понимание того, как ваш график кодирует данные, является ключом к выбору подходящего масштаба оси. Линейные графики и точечные диаграммы подчеркивают различия между значениями. Однако в столбчатых диаграммах именно длина столбца, представляющая абсолютное значение точки данных, является основным визуальным отображением и, следовательно, имеет наибольшее значение.
Различные типы графиков впоследствии имеют разные принципы выбора масштабов. Подробнее о выборе правильного типа графика см. Выбор диаграммы для трендов
Рисунок 1.0 – шкала не начинается с нуля[/caption]Если предпочтительнее гистограмма, она всегда должна включать ноль, как показано на рисунке 2.0:
Рисунок 2.0 – шкала гистограммы всегда должна начинаться с нуля[/caption]Для на линейных и точечных диаграммах, где это уместно, ноль также должен быть включен в шкалу. Это необходимо для обеспечения согласованности с любыми другими типами графиков, представленными на той же панели.
Это также гарантирует, что тенденции в данных не усугубляются вводящим в заблуждение увеличением масштабов. Тем не менее, важные исключения см. в концепции передовой практики 3.
Для линейных диаграмм, в рамках указанных выше ограничений, стремитесь «использовать как можно большую часть области данных*». Что это значит? На рисунке 3.0 ниже пространство от 0 до 30 % не используется, данные занимают только 15 % вертикальной шкалы. Это тратит место и ставит под угрозу разрешение.
Рисунок 3.0 — область данных на графике не максимизируется[/caption] На рисунке 4.0 масштаб был скорректирован, чтобы использовать больше вертикального пространства, при этом гарантируя, что диапазон делений на вертикальной шкале включает все данные, которые были был построен. Это также лучше выявляет тенденцию, колебания и снижение показателя легче интерпретировать, чем на рисунке 3.
0.
Рисунок 4.0 — масштаб скорректирован для использования большего количества вертикального пространства[/caption]*William S Cleveland, The Elements of Graphich Data, 1985 интегрированы в нашу ведущую платформу финансовой аналитики Metapraxis Empower.
Связанные темы:- Выбор диаграмм для трендов
- Контрольный список для эффективной информационной панели
- Решения Metapraxis
Элемент форматированного текста позволяет создавать и форматировать заголовки, абзацы, цитаты, изображения и видео в одном месте вместо того, чтобы добавлять и форматировать их по отдельности. Просто дважды щелкните и легко создайте контент .
Редактирование статического и динамического содержимого
Элемент форматированного текста можно использовать со статическим или динамическим содержимым. Для статического контента просто перетащите его на любую страницу и начните редактирование.
Для динамического содержимого добавьте поле форматированного текста в любую коллекцию, а затем подключите элемент форматированного текста к этому полю на панели настроек. Вуаля!
Как настроить форматирование для каждого форматированного текста
Заголовки, абзацы, блок-кавычки, рисунки, изображения и подписи к рисункам могут быть оформлены после добавления класса к элементу форматированного текста с помощью вложенной системы выбора «Когда внутри».
- ffff
- ffff
Упрощение выбора весов | Идеи
Учащиеся не могут понять, почему их нечеткие точки данных, сгруппированные в углу графика, нуждаются в улучшении. Фрейзер Скотт предлагает простые шаги, чтобы превратить ваш класс в экспертов по выбору весов
Студенты часто будут показывать вам график, показывающий весь набор данных, нанесенный в одном углу миллиметровки, с несколькими точками данных, сливающимися в нечеткое пятно. Студенты не только борются с выбором подходящей шкалы, они часто не могут оценить выбранную ими шкалу, что затрудняет самокоррекцию.
Это неудивительно, поскольку они видят только хорошо подобранные шкалы в ресурсах, используемых для их обучения.
Рисование графиков отнимает так много учебного времени, что его избегают ни для чего, кроме анализа данных школьного эксперимента. Однако отсутствие практики у студентов может усугубить их трудности. Я помогаю учащимся выбрать подходящие масштабы, сначала упрощая и структурируя задачу.
Уменьшение масштаба проблемы
Я начинаю с удаления лишних деталей: контекста, единиц измерения и меток осей. Более того, я использую набор данных 1D, поэтому масштаб всего один. Вместо того, чтобы учащиеся выбирали шкалу и выставляли баллы, я сначала сосредотачиваю их на оценке существующих шкал.
Например, покажите учащимся одномерный график с подходящим масштабом и один с теми же данными, но с неподходящим масштабом, и спросите их: «Почему масштаб на первом графике более подходит, чем масштаб на втором графике?»
Две числовые шкалы, но какая лучше и почему?
После этого смоделируйте процесс выбора подходящего масштаба, используя несколько примеров.
Это дает возможность продемонстрировать, что не обязательно есть один правильный ответ. Кроме того, важно показать трудности с построением графика в неудачно выбранном масштабе и проиллюстрировать момент, когда вы можете подумать о выборе альтернативного масштаба.
Мне нравится давать учащимся следующие советы при демонстрации выбора подходящей шкалы:
- Постарайтесь, чтобы график заполнил большую часть пространства, при необходимости используя разрыв шкалы оси. (Для 2D-наборов данных, по возможности, рассмотрите альбомную и портретную миллиметровку.)
- Чтобы упростить нанесение делений на оси, лучше всего использовать два или пять коэффициентов.
- Может быть трудно понять, подходит ли выбранный вами масштаб, пока вы не начнете рисовать график. Если сложно нанести точки, не нужно упорствовать — можно начать заново.
Перед тем, как предоставить учащимся возможность самостоятельно выбирать весы, проведите задание с опорой. Представьте несколько примеров наборов данных с уже построенными графиками, и пусть учащиеся решат, подходят они или нет.
Оцените весы
Загрузите этот рабочий лист (MS Word или pdf), чтобы учащиеся могли попрактиковаться в оценке масштабов и перерисовке неподходящих. Создайте больше одномерных графиков с различными наборами данных и масштабами, используя этот плоттер (MS Excel).
Загрузите рабочий лист с веб-сайта Education in Chemistry , чтобы учащиеся могли попрактиковаться в оценке масштабов и перерисовке неподходящих, а также создать больше одномерных графиков с различными наборами данных и масштабами с помощью графического плоттера Excel: rsc.li/2BfaozY
После этого учащимся будет разрешено самостоятельно строить наборы одномерных данных.
Наконец, весь процесс можно повторить для наборов 2D-данных.